大学レベルの数学を数秒で解く機械学習モデル「OpenAI Codex」、性能改善の裏側に迫る
マサチューセッツ工科大学（MIT）は2022年8月3日（米国時間）、大学レベルの数学の問題を数秒で解くだけでなく、解法を解説し、同じような問題を作り出すことが可能な手法を開発したと発表した。機械学習モデルにはOpenAIの「OpenAI Codex」を用いた。 開発したのはMITの電気工学／コンピュータサイエンス学部（EECS）のイド・ドロリ講師を中心とする学際的研究チームだ。 生成した問題を大学生に見せたところ、学生はアルゴリズムが生成した問題なのか、人間が生成した問題なのかを見分けることができなかったという。 今回の研究成果を応用すれば、数学の講座に使うコンテンツを効率的に生成でき、数千人の受講生がいる大規模な講座や大規模なオープンオンライン講座（MOOC）で有効だと考えられるという。さらに、学部の数学の問題を解く際の手順を学生に示す自動チューターとしても利用できるだろう。 ドロリ氏は
【理科大などグループ】新型コロナウイルスを排除‐HIV薬と脱毛症薬の併用で｜薬事日報ウェブサイト
東京理科大学と国立感染症研究所などの研究グループは、抗HIV薬「ネルフィナビル」と脱毛症治療薬「セファランチン」の併用投与により、新型コロナウイルスに感染した細胞から検出限界以下までウイルスを排除できたとの研究結果を公表した。実際の臨床で使用する投与量で併用した場合も、累積ウイルス量が約7％まで、ウイルス排除までの期間も約5.5日短縮した。研究グループは「新たな治療法を提案し、新規伝播の抑え込みに有用な知見を提供するもの」としている。 同大学大学院理工学研究科の渡士幸一客員教授らのグループが、国立感染症研究所などと共同で行ったもので、新型コロナウイルスの治療薬とワクチン開発にかかる時間を考慮し、他疾患対象の既承認薬を用いて治療法を探索した。
知の開国：大学の若手研究者ができる４つのこと - tatemuraの日記
日本のIT業界は鎖国状態に近い。国内だけで回るシステムが産官共同で構築され、閉じた世界の中で生産性は一向に上がらず、日本発のソフトウェアやサービスが世界に広まるという事例が極端に少ない。 残念ながら同じことが、大学を中心にした学問の世界でも起きているように思う。国内だけで回るシステムが産官学で構築され、優秀な頭脳が低い生産性の中で無駄遣いされている。この事態を変えられるのは、危機感を持った若い研究者たちだと思う。もちろんこれは、大変難しい問題だ。日本全体の構造的な問題なので、一人の力ではどうにもならないと感じるかもしれない。それを力で変えようとすれば、政治的権力を得る必要があり、それを得たころにはもうあなたは今のあなたではなくなっている。危機感はそのうち無力感となり、そして何も感じなくなってしまうかもしれない。 それでも若手研究者に今から具体的にできることは、ある。 （１）英語のレジュメを
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研究室に行ってみた。愛知医科大学 慢性的な痛み 牛田享宏
